Makine Öğrenmesi, tedarik zinciri yönetimini dönüştürmek için önemli bir araç haline geldi. Özellikle son yıllarda yaşanan olaylar, tedarik zincirlerinin daha esnek ve çevik olması gerektiği vurgulandı.
Verilerdeki kalıpları belirlemek için algoritmaları kullanır. Tahmin yapabilen bir veri modeli oluşturmak için de bu kalıplar kullanılır. Tıpkı insanların daha fazla alıştırma yaptıkça gelişmesi gibi, veri ve deneyim miktarı arttıkça makine öğrenmesinin sonuçları da daha doğru hale gelir. Uyarlanabilirliği sayesinde, makine öğrenmesi verilerin, isteklerin veya görevlerin sürekli değiştiği senaryolarda veya bir çözümün etkili bir şekilde kodlanmasının mümkün olmadığı durumlarda harika bir seçenektir. Peki, Makine öğrenmesi tedarik zinciri yönetimini nasıl etkileyecek?
Makine öğrenmesi, yapay zeka ile yakından ilişkilidir. Yapay zeka, kararları ve tahminleri almak için verileri işler. Makine öğrenmesi algoritmaları ise bu verileri işlemeye değil, herhangi bir ek programlamaya ihtiyaç duymadan daha akıllı bir şekilde öğrenmesi ve elde etmesi için kullanır. Derin öğrenme, nöral ağları kullanarak daha karmaşık ve büyük hacimli verileri içeren bir tür makine öğrenmesidir. Derin öğrenme, özellikle görüntü sınıflandırması, konuşma tanıma ve eczacılık analizi gibi alanlarda kullanılır.
Makine öğrenmesinin avantajları arasında içgörülerin ortaya çıkarılması, veri bütünlüğünün geliştirilmesi, kullanıcı deneyiminin iyileştirilmesi ve risk azaltma yer almaktadır. İşletmeler, makine öğrenmesi projeleriyle bu avantajlardan yararlanabilirler.
HANGİ SEKTÖRLERDE MAKİNE ÖĞRENMESİ KULLANILIYOR?
Makine öğrenimi, günümüzün en heyecan verici teknolojik alanlarından biridir ve veriye dayalı öğrenme yetenekleri sayesinde çok çeşitli endüstrilerde ve uygulama alanlarında devrimler oluşturuyor. İşte makine öğreniminin bazı kullanım alanları:
Finansal Hizmetler:
Finansal hizmetler endüstrisi, süreçleri yüksek doğruluk ve başarıyla hızlandırma yeteneği nedeniyle makine öğrenimini benimsemektedir.
Örnek olarak, kredi riski değerlendirmesi, sahtekârlık tespiti ve portföy yönetimi gibi alanlarda kullanılır.
Sağlık Hizmetleri:
Sağlık sektörü, tıbbi bilgileri yönetmek, yeni tedaviler keşfetmek ve hastalıkları tespit etmek için makine öğrenimini kullanır.
Görüntü tanıma, hastalık teşhisi ve tahmin gibi alanlarda büyük bir rol oynar.
Sosyal Medya:
Sosyal medya platformları, kullanıcı davranışlarını analiz etmek ve kişiselleştirilmiş içerik sunmak için makine öğrenimini kullanır.
Örneğin, kullanıcıların ilgi alanlarına dayalı olarak reklamları hedeflemek için kullanılır.
Perakende ve E-ticaret:
Perakende sektörü, müşteri tercihlerini anlamak, talep tahminleri yapmak ve stok yönetimini optimize etmek için makine öğrenimini kullanır.
Ürün önerileri, fiyatlandırma stratejileri ve envanter yönetimi gibi alanlarda etkilidir.
Bu örnekler, makine öğreniminin çok yönlü ve geniş bir uygulama yelpazesine sahip olduğunu göstermektedir. Bu teknoloji, verimliliği artırma, güvenlik sağlama ve iş süreçlerini optimize etme konularında büyük bir potansiyele sahiptir.
MAKİNE ÖĞRENMESİ NASIL YARDIMCI OLABİLİR?
Tahmin ve Optimizasyon: Makine öğrenmesi, tedarik zinciri operasyonlarında tahmin yapmak ve optimize etmek için kullanılabilir. Talep tahmini, envanter yönetimi, lojistik rotalama gibi alanlarda makine öğrenmesi modelleri kullanılarak daha doğru sonuçlar elde edilebilir.
Anomalilerin Tespiti: Tedarik zincirindeki anormal durumları (örneğin, stok eksikliği, gecikmeli teslimatlar) tespit etmek için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılabilir. Bu sayede hızlı müdahale edilebilir ve sorunlar minimize edilebilir.
Veri Analitiği: Makine öğrenmesi, büyük veri setlerini analiz ederek değerli bilgiler elde etmeye yardımcı olabilir. Bu, tedarik zinciri yöneticilerine daha iyi kararlar verme imkanı sağlar.
Sürdürülebilirlik ve İzlenebilirlik: Makine öğrenmesi, tedarik zincirinin sürdürülebilirliğini artırmak için kullanılabilir. Ürünlerin izlenebilirliği, çevresel etkilerin azaltılması gibi alanlarda makine öğrenmesi çözümleri uygulanabilir.
Hızlı Yanıt Süreleri: Makine öğrenmesi, tedarik zincirindeki süreçleri otomatikleştirerek daha hızlı yanıt süreleri sağlayabilir. Bu da müşteri memnuniyetini artırabilir.
MAKİNE ÖĞRENMESİ İÇİN HANGİ ALGORİTMALAR KULLANILABİLİR?
Makine öğrenmesi için kullanılabilecek bazı yaygın algoritmalar şunlardır:
Lineer Regresyon: Sayısal veriler için kullanılır ve sürekli değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek için idealdir.
Lojistik Regresyon: İkili sınıflandırma problemleri için kullanılır ve bir olayın olasılığını tahmin etmek amacıyla kullanılır.
Karar Ağaçları (Decision Trees): Hem sınıflandırma hem de regresyon problemleri için kullanılabilir ve veri setini öğrenme sürecinde dallara ayırarak kararlar üretir.
Naive Bayes: Olasılık temelli bir sınıflandırma tekniğidir ve özellikle metin sınıflandırma gibi alanlarda etkilidir.
K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors, KNN): Hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılır ve bir veri noktasını en yakın komşularının çoğunluğuna göre sınıflandırır veya tahminde bulunur.
Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines, SVM): Veri noktalarını bir hiper-düzlem kullanarak iki sınıfa ayırır ve genellikle sınıflandırma için kullanılır.
Bu algoritmalar, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeye dayalı öğrenme gibi farklı makine öğrenmesi tekniklerine ait olabilir. Her bir algoritma, belirli türdeki veri ve problemler için daha uygun olabilir.
Örneğin, denetimli öğrenme algoritmaları etiketli verilerle çalışırken, denetimsiz öğrenme algoritmaları veri setlerindeki gizli yapıları veya grupları keşfetmek için kullanılır.
